在 JUC 包下,有一个 Semaphore 类,翻译成信号量,Semaphore(信号量)是用来控制同时访问特定资源的线程数量,它通过协调各个线程,以保证合理的使用公共资源.Semaphore 跟锁(synchronized.Lock)有点相似,不同的地方是,锁同一时刻只允许一个线程访问某一资源,而 Semaphore 则可以控制同一时刻多个线程访问某一资源. Semaphore(信号量)并不是 Java 语言特有的,几乎所有的并发语言都有.所以也就存在一个信号量模型的概念,如下图所示: 信号…

pv 是什么 可不是 page view,是pipe viewer,管道偷窥器的缩写.这个东西的源站点在google code上,需要的话可以访问pv 的官网 . 这个东西的官方手册页(man pv或者pv(1))里面说,pv是一个让管道用户可以看到管道里发生什么事情的工具.可以看到管道处理的进度等等. pv 是干什么的 实际上,pv(1) 的命令行参数非常丰富.除了可以进行管道观察之外,还可以干很多事情.下面列举一些: 查看管道中的数据流速 查看管道中数据流动的时间 通过给出预期的数据大小,计…

在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存.降级和限流 缓存 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量 降级 降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时,需要暂时屏蔽掉,待高峰或者问题解决后再打开 限流 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速,或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.降级等处理 一.控制并发数量 通过信号量机制(如Java中的Semaphore)来实现: Semaphore(10)表示允许10个线程获取许可证,也就是最大…

这是java高并发系列第29篇. 环境:jdk1.8. 本文内容 介绍常见的限流算法 通过控制最大并发数来进行限流 通过漏桶算法来进行限流 通过令牌桶算法来进行限流 限流工具类RateLimiter 常见的限流的场景 秒杀活动,数量有限,访问量巨大,为了防止系统宕机,需要做限流处理 国庆期间,一般的旅游景点人口太多,采用排队方式做限流处理 医院看病通过发放排队号的方式来做限流处理. 常见的限流算法 通过控制最大并发数来进行限流 使用漏桶算法来进行限流 使用令牌桶算法来进行限流 通过控制最大并发数…

在开发分布式高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存.降级.限流 缓存 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量 降级 降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时,需要暂时屏蔽掉,待高峰或者问题解决后再打开 限流 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速,或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.降级等处理 问题描述 1. 某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍,没多久该接口几乎不可使用,并引发连锁反应导致整个系统崩溃.如何应对这…

RateLimiter是Guava的concurrent包下的一个用于限制访问频率的类 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>18.0</version> </dependency> 限流: 每个API接口都是有访问上限的,当访问频率或者并发量超过其承受范围时候,我们就必须…

在高并发的应用中,限流往往是一个绕不开的话题.本文详细探讨在Spring Cloud中如何实现限流. 在 Zuul 上实现限流是个不错的选择,只需要编写一个过滤器就可以了,关键在于如何实现限流的算法.常见的限流算法有漏桶算法以及令牌桶算法.这个可参考 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html ,写得通俗易懂,你值得拥有,我就不拽文了. GoogleGuava 为我们提供了限流工具类 RateLimiter ,于是乎,我们可以撸代码了. 简单示例 @…

转自:https://blog.csdn.net/tracy38/article/details/78685707 在高并发的应用中,限流往往是一个绕不开的话题.本文详细探讨在Spring Cloud中如何实现限流. 在Zuul 上实现限流是个不错的选择,只需要编写一个过滤器就可以了,关键在于如何实现限流的算法.常见的限流算法有漏桶算法以及令牌桶算法.这个可参考 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html ,写得通俗易懂,你值得拥有,我就不拽文了.…

转自: http://blog.csdn.net/zl1zl2zl3/article/details/78683855 在高并发的应用中,限流往往是一个绕不开的话题.本文详细探讨在Spring Cloud中如何实现限流. 在 Zuul 上实现限流是个不错的选择,只需要编写一个过滤器就可以了,关键在于如何实现限流的算法.常见的限流算法有漏桶算法以及令牌桶算法.这个可参考 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html ,写得通俗易懂,你值得拥有,我就不拽文…

对请求的目标URL进行限流(例如:某个URL每分钟只允许调用多少次) 对客户端的访问IP进行限流(例如:某个IP每分钟只允许请求多少次) 对某些特定用户或者用户组进行限流(例如:非VIP用户限制每分钟只允许调用100次某个API等) 多维度混合的限流.此时,就需要实现一些限流规则的编排机制.与.或.非等关系. 介绍 spring-cloud-zuul-ratelimit是和zuul整合提供分布式限流策略的扩展,只需在yaml中配置几行配置,就可使应用支持限流 <dependency> <…